Las pilas están presentes en infinidad de herramientas y algoritmos. Sus propiedades LIFO facilitan revertir acciones, navegar historiales y evaluar expresiones de forma controlada.
Aplicaciones de texto, IDEs o suites de diseño mantienen dos pilas: una para deshacer y otra para rehacer. Cada acción ejecutada se apila; al deshacer, se desapila de la pila principal y se apila en la pila de rehacer. Al realizar una nueva acción, la pila de rehacer se limpia.
La implementación típica consiste en serializar cada operación (por ejemplo, "insertar texto" o "mover objeto") y guardar el estado necesario para revertirla. Cuando el usuario presiona Ctrl+Z, se toma el registro del tope, se ejecuta su inverso y se mueve a la pila redo. Esto permite reconstruir el estado anterior sin recalcular toda la escena.
El stack de historial funciona de manera similar al undo/redo. Una pila guarda las URL visitadas; al presionar "Atrás", se desapila la actual y se apila en una pila secundaria que representa "Adelante". Este diseño permite navegar hacia atrás y adelante sin perder el recorrido.
Para garantizar consistencia, los navegadores almacenan también el estado parcial de formularios, scroll y scripts. Cuando se invoca la acción "Adelante", se toma el tope de la pila secundaria, se restaura el snapshot y se vuelve a apilar en la pila principal. Así se evita recargar la página desde cero y se recrea la sesión del usuario.
Para verificar si una expresión tiene paréntesis correctamente balanceados, se apilan aberturas ((, [, {) y se desapilan cuando aparece un cierre correspondiente. Al finalizar, la pila debe estar vacía; de lo contrario, hay un error de sintaxis.
Este mismo patrón se aplica para etiquetas HTML, expresiones lógicas y estructuras anidadas en lenguajes de programación. Las herramientas de linteo o compiladores usan pilas para detectar errores antes de pasar a etapas más costosas.
El algoritmo de Shunting-yard utiliza una pila para operadores y otra para la salida. Al encontrar un operador, se decide según su precedencia si se apila o se desapila hacia la cola de salida. Esta transformación permite evaluar expresiones sin paréntesis.
En implementaciones en C, las pilas ayudan a manejar asociatividad y precedencias sin recurrencia. Cada token se procesa una sola vez, por lo que el algoritmo es O(n) y se adapta bien a analizadores de código.
Una vez convertida la expresión, se recorre token a token. Los operandos se apilan y ante un operador se desapilan los dos últimos valores, se evalúa la operación y el resultado se vuelve a apilar. Al terminar debe quedar un solo elemento con el resultado final.
Los motores de cálculo simbólico y algunas calculadoras programables utilizan esta estrategia porque evita ambigüedades. Incluso se puede extender para soportar funciones n-arias: basta con extraer tantos operandos como requiera el operador.
El algoritmo de Depth-First Search emplea una pila para almacenar los nodos a visitar. En versiones recursivas, el stack de llamadas implícito cumple este rol; en versiones iterativas, se apilan nodos vecinos mientras se exploran caminos profundos del grafo.
Implementarlo de forma iterativa evita desbordes por recursión y permite modificar la estrategia de visita (por ejemplo, priorizar vecinos según heurísticas). Muchos motores de resolución de laberintos y juegos de puzzle optan por esta variante para obtener control total del recorrido.
El runtime de C y otros lenguajes mantiene un stack de ejecución (call stack) donde se apilan los frames de cada función. Cada invocación recursiva agrega un frame con variables locales y direcciones de retorno. Al finalizar, se desapila y se retoma la función previa. Comprender este mecanismo ayuda a evitar stack overflows y a ajustar el diseño de algoritmos recursivos.
Optimizar la profundidad de recursión o convertir funciones recursivas a iterativas con pilas explícitas permite controlar el consumo de memoria y mejorar la trazabilidad de los errores. El conocimiento del call stack también habilita depurar con backtraces precisos.
Estas aplicaciones muestran cómo la idea LIFO aparece en soluciones cotidianas y de bajo nivel, demostrando la relevancia de dominar tanto la teoría como la implementación en C.